[AI]《A multi-agent system for automating scientific discovery》A E Ghareeb, B Chang, L Mitchener, A Yiu… [FutureHouse] (2026)
在AI科学发现领域，闭环自动化是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于只会提假设或只会分析数据，本质原因是无法把文献、实验、反馈连成循环。
本文的核心洞见是：把科学发现重新看作多智能体接力。由此，Robin让检索、候选生成、实验数据分析和再假设依次交棒，使问题得以解开。
这项工作真正留下的遗产是把AI从“读论文”推到“驱动实验”。它打开的新门是低成本挖出被文献埋住的药物线索，但门槛仍是体内验证、临床有效性与实验协议自主化。
www.nature.com/articles/s41586-026-10652-y 人工智能论文
